这三种3D视觉方案在检测距离上、精度、检测速度各有优缺点，适用于不同的应用场景，目前处于三国鼎立之势，如表2。结构光方案优势在于技术成熟，深度图像分辨率可以做得比较高，但容易受光照影响，室外环境不适宜使用；ToF方案抗干扰性能好，视角更宽，不足是深度图像分辨率较低，主要用于简单避障和视觉导航，不适合高精度场合。双目方案，成本相对前两种方案比较低，但是深度信息依赖纯软件算法得出，此算法复杂度高，难度很大，处理芯片需要很高的计算性能，同时它也继承了普通RGB摄像头的缺点：在昏暗环境下以及特征不明显的情况下并不适用。上海嘉励自动化科技有限公司为您提供工业相机，欢迎新老客户来电！湖北工业相机
数据标准化
所谓预处理图像就是将输入的图像数据标准化，以便后续工作流程的顺利进行。例如，假设我们创建了一个简单的聚类算法来区分红玫瑰和其他花朵:
我们将算法设计为计算给定图像中红色像素的数量，如果有足够多的红色像素（大还有一点需要注意的是，输入图像的大小、裁切方式都会影响算法的输出结果，因此数据预处理非常重要！
作为数据的图像
图像中的每一个像素都是一个我们可以改变的数值，比如，我们可以将一个像素乘以一个标量来改变图像亮度，我们也可以将每个像素值向右移动来改变图像饱和度等。
将图像视为数字网格是许多图像处理技术的基础。一般来说，色彩与形状改变都是通过数学运算对图像进行逐像素变换完成的。
训练神经网络
为了训练神经网络，我们要提供一组标记过的图像数据，然后比较这些输入图像与计算机预测的输出标签或识别的测量值的差异以检测算法模型的准确率。基于神经网络的深度学习会监督它所犯的错误（误差），并通过修正它发现的图像数据间的模式与差异来实现迭代与拟合。
其中，梯度下降法是一种减少神经网络误差的数学方法，其中卷积神经网络是一种特殊类型的神经网络，通常用于计算机视觉应用。
线阵相机和面阵相机：工业相机根据像元的排列方式可分为线阵相机和面阵相机，线阵、面阵相机都有各自的优点和缺点，适用于不同应用环境。
线阵相机，顾名思义是被测视野呈“线”状，它的传感器通常只有一行感光元素，以“线”扫描的方式连续拍照，再合成一张巨大的二维图像。在某些应用中，如高频扫描和高分辨率的场合，相比面阵相机，线阵相机具有特定的优势。举例来说，如图6，检测圆形或柱形物品时，可能需要使用多台面阵相机，才能覆盖到物品的整个表面。但如果我们将物品置于一台线阵相机前面，然后旋转物品，通过这种方式将图像展开，我们可以采集到整个表面的图像。
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外观检测
检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工的环节。例如机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被普遍应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。
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和成像面中的图像对应的物体平面被称作视野。
从被测物体到镜头的距离称为工作距离。以镜头比较好聚焦时的WD为中心，前后存在一个范围。
此范围内镜头能在像平面上获得清晰的图像，这个范围被称为景深。
参数解读
物镜的焦距f：物镜的焦距决定了物体在成像面上成像的大小，用不同焦距的物镜对同一位置物体成像时，焦距越长，所得的像也越大。
相对孔径：镜头光圈的大小用相对孔径F=D/f来表示，其中D为镜头中光线能通过的圆孔直径，f为焦距。D越大能收集和通过的光线越多，同时，焦距越短，这些光线到达成像面的密度越高。 湖北工业相机
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